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基于数据包络分析的城市燃气供需预警研究

作者:熊中楷 李豪 袁家驿 彭志强  
评论: 更新日期:2012年08月29日
    下面以1996(2)为例,说明对上述13个相对DEA无效的决策单元的改进如何进行。经过计算可以看出,1996(2)各个指标的潜在改进度如表2所示。其中潜在改进度的计算公式为[(目标值一实际值)/实际值]×100%。由表2可知,如果非DEA有效的决策单元各指标均达到目标值,那么整个决策单元将会变得DEA有效,即天然气供给处于安全状态。
2 1996(2)各指标需改进的部分表

 

输入/输出
单位
实际值
目标值
潜在改进度
天然气消费增长速度
%
0.19
0.19
-2.24
天然气消费强度
m3/元
0.17
0.17
-2.62
天然气占能源消费比值
%
0.35
0.34
-2.24
外购集中度
%
0.59
0.58
-2.24
价格波动率
%
0.54
0.50
-7.87
消费量
吨标准煤
7196795
7035335.47
-2.24
自给率
%
0.57
0.57
0.22
战略储备度
%
0.50
0.52
4.49
储采比
 
5
5
0
能源可替代的程度
 
7
7
0
管道建设程度和安全程度
 
10.3
11.05
7.26
重庆市经济发展能力
%
8.3
8.77
5.67
天然气供给量
吨标准煤
7126795
7166681.5
0.56
投资总额
万元
421300
459564.1
9.08
    在做分析时还应注意指标间的协调[7]。在目标值中,有些指标通过采取措施可以提高或控制,如:天然气供给量的增长可以通过增加外购,抑制消费量可以通过提高价格来实现。但某些指标,如重庆市经济发展能力(用GDP增长率来衡量)的改变涉及很多方面,基本不可能控制。如果现在处于1996年第一季度,可以预测1996年第二季度天然气供给方面会出现警报。分析1996(2)的改进指标,要达到DEA有效就要把GDP增长率从8.3%提高到8.77%(如表2所示)。但1996年第二季度GDP增长率几乎不能人为控制,只有从其他指标中协调改进。假设除了重庆市经济发展能力这个指标外,其他指标均能通过采取措施改进。改进后所得结果如表3所示。1996(2)的有效性由最初的97.76%提高到99.61%,然后继续改进各指标(除重庆市经济发展能力外),直到有效性为100%为止。
    表2、3中管道建设程度和安全程度用到达重庆市的大型管网干线的数量、市内输气主管道和分支管道的长度、不同等级区域的管道覆盖面积和密度比、年输气能力、管道基础建设投资增长率等5个指标综合起来衡量。能源可替代的程度用很高、高、一般、低、很低5个等级来划分能源可转换与替代程度,也可以在此基础上打分。
3 1996(2)各指标改进后的结果表

 

 输入/输出
单位
实际值
目标值
潜在改进度
天然气消费增长速度
%
0.19
0.19
-0.39
天然气消费强度
m3/元
0.16
0.16
-0.39
天然气占能源消费比值
%
0.34
0.34
-0.93
外购集中度
%
0.58
0.58
-0.39
价格波动率
%
0.55
0.49
-11.21
消费量
吨标准煤
7035336
7007775.56
-0.39
自给率
%
0.57
0.57
0.06
战略储备度
%
0.52
0.52
0.7
储采比
 
5
5
0
能源可替代的程度
 
7
7
0.49
管道建设程度和安全程度
 
11.05
11.05
0
重庆市经济发展能力
%
8.3
9.13
9.99
天然气供给量
吨标准煤
7166681
7166681
0
投资总额
万元
459565
473945.07
3.13
四、结论
    笔者运用DEA模型并结合重庆市自身特点,构建了天然气供需的预警协调机制。采用Frontier Analyst 3软件对重庆市近几年每个季度天然气供需的安全性做出相对分析,通过分析达到预警协调的目的。从实证分析可知,DEA模型不但能正确并准确地预报天然气供给的情况,而且还能对非有效的决策单元中的指标进行协调,对未来天然气规划做出科学的指导。
参考文献
[1] 魏权龄.数据包络分析(DEA)[M].北京:科学出版社,2004.
[2] 陈武,钟水清,乐宏,等.气田开发经济预警方法研究[J].海洋石油,2005,25(2):63-67.
[3] 范秋芳,顾光彩,马扬.石油企业生产经营系统监测预警指标体系和预警方法研究[J].运筹与管理,2006,15(1):105-110.
[4] 贺政楚.企业经营绩效的数据包络模型评价方法研究[J].湖南财经高等专科学校学报,2006,22(102):46-50.
[5] 迟春洁.基于3E系统的中国能源安全监测预警研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2004.
[6] BANKER R D,CHARNES A,COOPER W W. Some models for estimating technical and scale inefficiency in data envelopment analysis [J]. Management Science,1984,30(9):1078-1092.
[7] ERTAY TRYAN D,TUZKAYA U R. Integrating data envelopment analysis and analytic hierarchy for the facility layout design in manufacturing systems [J]. Information Sciences,2006,176(3):237-262.
 
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